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2022_LucasJoséBorgesAmaro.pdf1,94 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorGiozza, William Ferreira-
dc.contributor.authorAmaro, Lucas José Borges-
dc.date.accessioned2022-12-29T22:42:02Z-
dc.date.available2022-12-29T22:42:02Z-
dc.date.issued2022-12-29-
dc.date.submitted2022-10-05-
dc.identifier.citationAMARO, Lucas José Borges. Methodological framework to collect, process, analyze and visualize cyber threat intelligence data. 2022. xii, 45 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/45403-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022.pt_BR
dc.description.abstractOs ataques cibernéticos têm aumentado em frequência nos últimos anos, afetando pequenas, médias e grandes empresas, criando uma necessidade urgente de soluções e ferramentas capazes de auxiliar na mitigação e resposta às ameaças. Assim, com o aumento do número de ataques cibernéticos, temos uma grande quantidade de dados de ameaças de fontes heterogêneas que precisam ser ingeridos, processados e analisados a fim de obter percepções úteis para sua mitigação. Este trabalho propõe uma estrutura metodológica para coletar, organizar, filtrar, compartilhar e visualizar dados de ameaças cibernéticas para mitigar ataques e corrigir vulnerabilidades, com base em um modelo de inteligência de ameaças cibernéticas de oito etapas com visualização em linha do tempo de informações de ameaças e insights de dados analíticos. Desenvolvemos uma ferramenta para atender a essas necessidades em que o analista de segurança cibernética pode inserir dados de ameaças, analisá-los e criar uma linha do tempo para obter insights e uma melhor contextualização de uma ameaça. Os resultados mostram a facilitação da compreensão do contexto em que as ameaças e os atacantes estão inseridos, tornando o uso de Cyber Threat Inteligence mais amigável ao usuário final.pt_BR
dc.language.isoInglêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleMethodological framework to collect, process, analyze and visualize cyber threat intelligence datapt_BR
dc.title.alternativeFramework metodológico para coletar, processar, análisar e visualizar dados de cyber threat intelligencept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordCyber threat intelligencept_BR
dc.subject.keywordVulnerabilidadept_BR
dc.subject.keywordFrameworkpt_BR
dc.subject.keywordAtaques cibernéticos - detecçãopt_BR
dc.contributor.advisorcoAlbuquerque, Robson de Oliveira-
dc.description.abstract1Cyber attacks have increased in frequency in recent years, affecting small, medium and large companies, creating an urgent need for solutions capable of helping on the mitigation and response of such threats. Thus, with the increasing number of cyber attacks, we have a large amount of threat data from heterogeneous sources that needs to be ingested, processed and analyzed to obtain useful insights for their mitigation. This work proposes a methodological framework to collect, organize, filter, share and visualize cyber-threat data to mitigate attacks and fix vulnerabilities, based on an eight-step Cyber Threat Intelligence model with timeline visualization of threats information and analytic data insights. We developed a tool to address those needs in which the cyber security analyst can insert threat data, analyze them and create a timeline to get insights and a better contextualization of a threat. Results show the facilitation of understanding the context in which the threats are inserted, making the mitigation of vulnerabilities more effective.pt_BR
dc.contributor.emaillucasjoseborgesamaro@gmail.compt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Tecnologia (FT)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado Profissionalpt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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